Un nou instrument AI estimează riscul de fractură de șold cu ani înainte
Prevenirea fracturilor de șold se bazează pe identificarea timpurie a persoanelor cu risc ridicat.
Cercetătorii de la Universitatea din Gothenburg au dezvoltat un nou instrument de sprijin decizional clinic, numit FRACTURE-ML, care permite acest lucru fără a necesita vizite la clinică sau chestionare pentru pacienți.
Instrumentul folosește informații deja disponibile în registrele naționale de sănătate din Suedia, inclusiv diagnostice, medicamente prescrise, proceduri medicale și date demografice și socioeconomice. Acesta poate servi ca un instrument inițial de screening pentru a identifica persoanele care ar trebui să fie trimise pentru evaluări suplimentare.
Spre deosebire de modelele existente de risc de fractură, FRACTURE-ML nu se bazează pe informații raportate de pacienți sau examinări fizice.
Studiul a fost publicat în PLOS Medicine și a inclus peste 3,5 milioane de persoane din Suedia cu vârsta de 50 de ani și peste. În perioada de urmărire, mai mult de 142.000 de persoane au suferit o fractură de șold.
„Fracturile de șold duc adesea la suferințe semnificative, pierderea independenței și o mortalitate crescută. În același timp, știm că multe fracturi pot fi prevenite dacă persoanele cu risc ridicat sunt identificate devreme. Modelul nostru este foarte bun în a distinge între indivizii cu risc ridicat și scăzut și are potențialul de a deveni un instrument important pentru îngrijirea preventivă”, spune Mattias Lorentzon, Profesor de Medicină Geriatrică la Academia Sahlgrenska, Universitatea din Gothenburg.
Cercetătorii au dezvoltat și comparat mai multe modele statistice, inclusiv abordări moderne de învățare automată. Modelul final a fost capabil să ofere estimări fiabile ale riscului individualizat pentru un, două, cinci și zece ani în viitor.
„Ceea ce face modelul unic este că se bazează în întregime pe datele din registre, făcându-l potrivit pentru screeningul pe scară largă a populației fără a pune o povară suplimentară asupra sistemului de sănătate prin evaluări extinse ale pacienților. Acest lucru creează oportunități pentru intervenții mai timpurii și prevenție mai precisă”, spune Kristian Axelsson, primul autor al studiului și cercetător la Academia Sahlgrenska, Universitatea din Gothenburg.
În prezent, persoanele cu risc ridicat de fractură sunt de obicei identificate doar după ce au suferit deja o fractură prin intermediul Serviciilor de Liaison pentru Fracturi (FLS). Spre deosebire de aceasta, FRACTURE-ML poate identifica persoanele cu risc ridicat înainte ca fractura de șold să se producă. Comparativ cu practica actuală, instrumentul ar putea identifica aproape de șapte ori mai multe persoane cu risc ridicat de fractură de șold în termen de doi ani.
„Cu acest tip de sprijin decizional clinic, furnizorii de servicii de sănătate ar putea direcționa măsurile preventive către persoanele potrivite, la momentul potrivit. Aceste măsuri pot include teste de densitate osoasă, intervenții pentru prevenirea căderilor sau medicamente pentru osteoporoză”, spune Mattias Lorentzon.
Următorul pas este evaluarea modelului în alte țări și determinarea modului în care poate fi implementat cel mai bine în practica clinică.
